Optimasi Penempatan Distributed Generation (DG) dan Kapasitor pada Sistem Distribusi Radial Menggunakan Metode Genetic Algorithm (GA) (Studi Kasus pada Penyulang Watu Ulo Jember)
(Optimazing the Placement Of Distributed Generation (DG) and Capacitor In Distribution Radial System With Genetic Algorithm (GA) Method (Case Study At Watu Ulo feeder Jember))
Dony Kurniyawan Tabarok, Azmi Saleh, Bambang Sri Kaloko Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember (UNEJ) Jln. Kalimantan 37, Jember 68121
E-mail :  dony_kurniyawan@yahoo.com

## Abstrak
Dalam memperbaiki penyuplaian sistem tenaga listrik dapat dilakukan dengan mengoptimasi penempatan dari distributed generation (DG) dan kapasitor serta ukurannya pada suatu sistem distribusi tenaga listrik. Dalam mengoptimasi penempatan serta ukurannya digunakan suatu metode yakni genetic algorithm (GA).  GA adalah algoritma yang berusaha menerapkan pemahaman mengenai evolusi alamiah pada tugas-tugas pemecahan masalah (problem solving) . Pada penelitian ini didapat penempatan dan ukuran yang optimal dari DG dan kapasitor yakni pada bus 3, 49, 51, 64 dan 70 dengan ukuran DG sebesar 4, 46, 41, 50 dan 22 kW serta ukuran kapasitor sebesar 23, 15, 54, 8 dan 11 kVAr. Didapat nilai total rugi-rugi daya sebesar 600.9546 kW pada daya aktif dan daya reaktif sebesar 605.4042 kVAr. Sedangkan sebelum penempatan DG dan kapasitor terdapat nilai total rugi-rugi daya sebesar 657.3084 kW pada daya aktif dan daya reaktif sebesar 663.7226 kVAr. Hal ini membuktikan  dengan  adanya  penempatan   DG  dan  kapasitor  dapat   memperbaiki  daya  aktif  dan  daya  reaktifnya.  Serta terdapat perbaikan profil tegangan disetiap busnya setelah adanya penempatan dari DG dan kapasitor dibandingkan sebelum adanya penempatan dari DG dan kapasitor, dimana pada bus 60 mengalami perbaikan profil tegangan dari 0.8454 Volt menjadi 0.8523 Volt.
Kata Kunci: Distributed Generation (DG), Genetic Algorithm (GA),  Kapasitor

## Abstract
In the repair of supplying the electric power system can be done by optimizing the placement of distributed generation (DG) and capacitors as well as size in a power distribution system.. In order for a placement optimization and size to use a method that is genetic algorithm (GA). GA is an algorithm that seeks to apply an understanding of the natural evolution of the tasks of problem solving (problem solving).  In this study, obtained placement and optimal size of the DG and the capacitor that is on bus 3, 49, 51, 64 and 70 with the size of the DG of 4, 46, 41, 50 and 22 kW as well as capacitor size by 23, 15, 54, 8 and 11 kVAr. Obtained value total power loss amounted to 600.9546 kW active power and reactive power at 605.4042 kVAr. Whereas prior to the placement of DG and capacitors contained a total value of power losses amounted to 657.3084 kW active power and reactive power at 663.7226 kVAr. This is proved by the DG and the capacitor placement can improve active power and reactive power. And improvements in every bus voltage profile after the placement of the DG and the capacitor than prior to the placement of the DG and the capacitor, where the bus 60 has improved voltage profile becomes 0.8523 Volt from 0.8454 Volt.
Keywords: Distributed Generation (DG),  Genetic Algorithm (GA), Capacitor

## PENDAHULUAN
Energi   listrik   merupakan   suatu   bentuk   energi   yang memiliki   peran   sangat   vital   dalam   aktivitas   keseharian manusia. Setiap tahun terjadi peningkatan kebutuhan energi yang signifikan dan menuntut pihak penyedia tenaga listrik untuk   memberikan supply tenaga   yang   cukup   dan berkualitas. Sistem distribusi merupakan bagian dari sistem tenaga   listrik   yang   berfungsi   untuk   menyalurkan   dan mendistribusikan   daya   listrik   yang   berasal   dari   pusat pembangkit   ke   konsumen.   Mengingat   kebutuhan masyarakat   akan   energi   listrik   terus   meningkat   seiring dengan   meningkatnya   gaya   hidup   dan   peralatan   yang digunakan,   pada   kondisi   ini   mengharuskan   akan ketersediaan energi listrik yang efisien dan berkualitas [1].
DG   dinilai   sebagai   suatu   solusi   yang   tepat   untuk mengatasi   kekurangan   pasokan   energi   listrik   maupun mengatasi problematika sistem distribusi listrik seperti rugi- rugi daya listrik, keseimbangan sistem distribusi listrik, dan juga mengatasi beban kritis yang mengalami drop tegangan [2].   Biasanya   dalam   memperbaiki   rugi-rugi   daya   dan tegangan   hanya   menggunakan   pengaruh   dari   daya   aktif tanpa   menganalisis   pengaruh   dari   adanya   daya   reaktif. Maka, pada penelitian ini akan dibahas mengenai pengaruh dari   adanya   daya   reaktif   dengan   menempatkan   kapasitor pada sistem distribusi radial. Sehingga dilakukan penelitian penempatan DG dan kapasitor secara bersama pada jaringan distribusi radial. Pada penelitian ini, digunakan penyulang Watu Ulo Jember karena pada penyulang ini mempunyai
nilai   rugi-rugi   daya   listrik   dan   juga   mempunyai drop tegangan.
Dalam hal ini, untuk mengahasilkan nilai rugi-rugi daya dan   tegangan   yang   optimal   akan   digunakan   GA   sebagai metode   optimasi.  GA   adalah   algoritma   yang   berusaha menerapkan   pemahaman   mengenai   evolusi   alamiah   pada tugas-tugas   pemecahan   masalah (problem   solving) . Pendekatan   yang   diambil   oleh   GA   ini   adalah   dengan menggabungkan secara acak sebagai pilihan solusi terbaik didalam suatu kumpulan untuk mendapatkan generasi solusi terbaik.   GA   ( Genetic   Algorithm )   digunakan   untuk mendapatkan solusi yang tepat untuk masalah optimasi dari satu atau multi variable [3].

## TINJAUAN PUSTAKA
Distributed Generation (DG)
Secara mendasar, DG menghasilkan energi listrik dari beberapa   sumber   energi   yang   berkapasitas   kecil   dan dihubungkan langsung pada jaringan distribusi . Distributed generation adalah   pembangkit   listrik   yang   melayani konsumen   di   tempat   ( on-site ),   atau   untuk   mendukung jaringan  distribusi,  dan  terhubung  ke jaringan   pada  level tegangan distribusi. Teknologinya secara umum terdiri dari mesin, turbin kecil (termasuk turbin mikro), fuel cell dan photovoltaic serta   teknologi   pembangkitan   energi   listrik berskala   kecil   yang   menghasilkan   daya   listrik   di   suatu tempat  yang  lebih  dekat   dengan  konsumen  dibandingkan dengan pembangkit listrik pusat.
Kapasitor Bank Kapasitor Bank merupakan   peralatan   listrik   yang mempunyai   sifat   kapasitif   yang   terdiri   sekumpulan beberapa   kapasitor   yang   disambung   secara   paralel   untuk mendapatkan   kapasitas   kapasitif   tertentu.   Besaran parameter   yang   sering   dipakai   adalah   KVAR   (Kilovolt ampere reaktif) meskipun pada kapasitor sendiri tercantum besaran kapasitansi yaitu Farad atau microfarad. Kapasitas kapasitor   dari   ukuran   5   KVar   sampai   60   Kvar.   Dari tegangan   kerja   230   V   sampai   525   Volt.   Kapasitor   ini mempunyai sifat listrik yang kapasitif ( leading ). Sehingga mempunyai sifat mengurangi atau menghilangkan terhadap sifat induktif ( leaging ). Fungsi utama dari kapasitor bank yaitu   sebagai   penyeimbang   beban   induktif,   Seperti   yang kita   ketahui   beban   listrik   terdiri   dari   beban   reaktif   (R), induktif (L) dan capasitif (C).

## Genetic Algorithm (GA)
GA   adalah   algoritma   yang   berusaha   menerapkan pemahaman   mengenai   evolusi   alamiah   pada   tugas-tugas pemecahan   masalah (problem   solving) .  Pendekatan   yang diambil oleh GA ini adalah dengan menggabungkan secara acak sebagai pilihan solusi terbaik didalam suatu kumpulan untuk mendapatkan generasi solusi terbaik berikutnya yaitu pada   suatu   kondisi   yang   memaksimalkan   kecocokannya atau   lazim   disebut fitness .   Generasi   ini   akan mempresentasikan   pernaikan-perbaikan   pada   populasi awalnya.   Dengan   melakukan   proses   ini   secara   berulang, GA   ini   diharapkan   dapat   mensimulasikan   proses evolusioner. Untuk menggunakan GA, solusi permasalahan direpresentasikan   sebagai   kromosom.   Berikut   adalah   tiga aspek penting untuk penggunaan GA :
a. Definisi fungsi fitness.
b. Definisi dan implementasi representasi genetic.
c. Definisi dan implementasi operasi genetic.

## METODE PENELITIAN
Sebuah   Algoritma   Genetika   (GA)   adalah   algoritma pencarian yang didasarkan pada hipotesis seleksi alam. GA berdasarkan proses pencarian evolusi yang dimulai dengan set populasi yang sangat besar sebagai calon awal solusi. Solusi ini mengalami seleksi didasarkan pada fitness dan operator genetik lain yang berguna dalam pencarian solusi. Masing-masing kandidat solusi dikenal sebagai kromosom, dan   himpunan   semua   kromosom   dibuat   dari   sebelumnya ditetapkan   melalui   apa   yang   disebut   operator   genetik. Dalam   setiap   generasi,   kromosom   kebugaran   masing- masing didefinisikan sedemikian rupa sehingga kromosom dengan fitness tertinggi mewakili titik optimal dalam ruang pencarian.

## Baca Data DG dan Kapasitor
Untuk proses awal  sebelum  dilakukan  pemilihan atau optimasi penempatan dan kapasitas DG dan kapasitor, hal yang dilakukan adalah mengetahui berapa banyak individu yang akan dibangkitkan dan juga berapa variabel yang akan dibangkitkan   sebagai   pembanding   dari   variabel   lainnya. Dimana   variabel   yang   dibangkitkan   itu   merupakan   data penempatan DG dan kapasitor itu sendiri.

## Bangkitkan Populasi Awal
Dalam   membangkitkan   populasi   awal   ini   dilakukan secara random, jadi untuk penempatan  DG dan kapasitor dilakukan secara acak tanpa harus melihat pada bus mana yang   harus   ditempatkan.  Desain   individu   ini   tidak   lain adalah   sekumpulan  individu yang  akan   diproses  bersama dalam satu siklus proses evolusi, hal ini dilakukan dengan menggunakan   pembangkitan   secara   acak   seperti   random, yang   dimana   terlebih   dahulu   menentukan   parameter popsize sebagai variabel individu yang akan dibangkitkan, kemudian stringlength sebagai jumlah gen atau perwakilan dari jumlah bus yang akan diproses. Untuk pembangkitan penempatan   dan   kapasitas   pada   setiap   variabel   individu dilakukan dengan batasan 5 penempatan DG dan kapasitor pada   posisi   bus   yang   sama,   dimana   pada   setiap penempatannya diberikan kapasitas dengan hasil optimasi kapasitas   itu   sendiri.   Dalam   populasi   yang   dibangkitkan menggunakan bilangan biner dimana setiap nilai 1 (satu) merupakan   terdapat   penempatan   DG   dan   kapasitor sedangkan untuk nilai 0 (nol) dapat diartikan tidak terdapat penempatan DG dan kapasitor.

## Fitness Objektif Optimal
Fitness merupakan nilai yang menyatakan baik tidaknya suatu   solusi   (individu).   Nilai fitness ini   dijadikan   acuan dalam mencapai nilai optimal pada metode GA, sedangkan GA itu sendiri bertujuan untuk mencari nilai individu dari fitness yang terendah. Jadi penempatan DG dan kapasitor ditentukan dengan pembangkitan populasi secara acak dan diproses pada fitness guna untuk mencari individu dengan kreteria fitness terendah.  Untuk   pemilihan fitness yang optimal   yaitu   berdasarkan   populasi   yang   dibangkitkan. Dimana   dengan   populasi   tersebut fitness dapat   memilih variabel yang dianggap paling optimal.

## Gambar 1. Diagram Flowchart Penelitian

## Membuat Individu Baru
Pada   proses   optimasi   menggunakan   GA   terkadang terdapat pembuatan individu baru yang harus dilakukan, hal ini terjadi karena pada populasi awal tedapat nilai fitness yang kurang optimal sehingga perlu adanya pembangkitan individu   baru   dengan   tujuan   untuk   mencari   hasil   yang optimal   dari   populasi   awal   yang   telah   dibangkitkan sebelumnya. Proses ini terjadi dengan cara reproduksi dan juga proses crossover .

## Bangkitkan Populasi Baru
Untuk   membangkitkan   populasi   baru,   terlebih   dahulu harus mengetahui kondisi individunya karena pada populasi terdapat   beberapa   jumlah   individu.   Dan   dari   individu tersebut   dapat   dibangkitkan   populasi   baru   dengan   secara random sehingga dapat langsung diproses kedalam fitness untuk mengetahui hasil yang optimal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dilakukan beberapa  analisis pada penelitian ini  yakni analisis data sebelum penempatan DG dan kapasitor serta dibandingkan   dengan   hasil   simulasi   ETAP,   optimasi penempatan serta ukuran DG dan kapasitor, perbandingan hasil   data   sebelum   dan   sesudah   penempatan   DG   dan kapasitor,   perbandingan   hasil   data   penempatan   DG   dan kapasitor   secara   acak   dengan   yang   optimal   serta perbandingan   hasil   data   penempatan   DG   dan   kapasitor. Data yang akan dijadikan data pengujian terdiri atas rugi- rugi   daya   aktif   dan   reaktif   serta   profil   tegangan   yang dilakukan  dengan   menggunakan   metode   aliran   daya Backward   Forward   Sweep yang   kemudian   diuji   dan dibandingkan dengan hasil dari simulasi ETAP.
Analisis Data Sebelum Penempatan DG dan Kapasitor serta Perbandingan dengan Simulasi ETAP
Dari hasil aliran daya didapatkan total losses pada daya aktif  sebesar  657.3084  kW  sedangkan   untuk total  losses pada daya reaktif didapatkan sebesar 663.7226 kVAr. Dari hasil losses daya aktif dan reaktif, didapatkan bahwa nilai
rugi daya terbesar terletak pada saluran dari bus 1 ke bus 21 dengan rugi daya aktif sebesar 309.1736 kW dan rugi daya reaktif   sebesar   282.7136   kVAr.   Nilai   rugi   daya   terbesar pada saluran dari bus 1 ke bus 21 ini disebabkan memiliki jarak   yang   jauh,   pembebanannya   yang   besar   serta disebabkan oleh impedansi dan reaktansi terbesar terletak pada bus 20 terutama pada bus 1 ke bus 21 yakni dengan resistansi sebesar 0.9781 pu dan reaktansi sebesar 0.8944 pu. Sedangkan untuk nilai rugi daya terkecil terletak pada saluran bus 13 ke bus 14 dengan rugi daya aktif sebesar 0.0000   kW   dan   rugi   daya   reaktif   sebesar   0.0001   kVA dengan   nilai   resistansi   sebesar   0.0369   pu   dan   reaktansi sebesar 0.2903 pu.

## Gambar 2. Perbandingan Rugi Daya Aktif
Dari   hasil   perbandingan   diatas   masih   terdapat   selisih antara   perhitungan   Matlab   dengan   simulasi   ETAP,   akan tetapi   selisih   yang   didapatkan   tidak   terlalu   jauh   atau signifikan. Selisih hasil yang didapatkan tidak melebihi dari 1 kW dan hal tersebut masih dapat dikategorikan baik. Pada perhitungan Matlab pada saluran bus 1 ke bus 2 didapatkan rugi-rugi   daya   sebesar   26.0023   kW   sedangkan   pada simulasi ETAP didapatkan rugi-rugi daya sebesar 26.0844, hal ini mempunyai selisih sebesar 0.0821. Begitu juga pada saluran bus 41 ke bus 44 didapatkan rugi-rugi daya sebesar 15.3006   kW   sedangkan   pada   simulasi   ETAP   didapatkan rugi-rugi   daya   sebesar  15.3348   kW,   hal   ini   mempunyai selisih sebesar 0.0342. Sedangkan untuk daya reaktif  pada perhitungan Matlab pada saluran bus 1 ke bus 2 didapatkan rugi-rugi   daya   sebesar   23.8191   kVAr   sedangkan   pada simulasi ETAP didapatkan rugi-rugi daya sebesar  23.8943 kVAr,   hal   ini   mempunyai   selisih   sebesar   0.0752   kVAr. Begitu juga pada saluran bus 41 ke bus 44 didapatkan rugi- rugi  daya  sebesar  1.9533 kVAr sedangkan  pada simulasi ETAP didapatkan rugi-rugi daya sebesar 1.9576 kVAr, hal ini mempunyai selisih sebesar 0.0043.
Dari hasil profil tegangan, dengan bertambahnya jumlah bus maka profil tegangan pun akan semakin menurun pula dari nilai 1 pu sampai menuju pada bus 75 yang mencapai nilai tegangan sebesar 0.8432 pu. Drop tegangan terbesar terjadi   pada   bus   21   yakni   sebesar   0.9150   pu   dimana tegangan   sebelumnya   pada   bus   20   didapatkan   sebesar 0.9702 pu. Dari hasil perbandingan masih terdapat selisih antara   perhitungan   Matlab   dengan   simulasi   ETAP,  akan tetapi   selisih   yang   didapatkan   tidak   terlalu   jauh   atau signifikan. Selisih hasil yang didapatkan tidak melebihi dari 1 pu dan hal tersebut masih dapat dikategorikan baik. Pada perhitungan   Matlab   pada   saluran   bus   17   ke   bus   18 didapatkan   profil tegangan sebesar 0.9706 pu sedangkan pada   simulasi   ETAP   didapatkan   profil   tegangan   sebesar
0.9701  pu,   hal   ini   mempunyai   selisih   sebesar   0.0005. Begitu juga pada saluran bus 41 ke bus 44 didapatkan profil tegangan sebesar 0.8634 pu sedangkan pada simulasi ETAP didapatkan   profil   tegangan   sebesar  0.8627  pu,   hal   ini mempunyai selisih sebesar 0.0007.

## Gambar 3. Perbandingan Rugi Daya Reaktif

## Gambar 4. Perbandingan Profil Tegangan

## Optimasi Penempatan serta Ukuran DG dan Kapasitor
Pada  sistem 75 bus dalam penelitian ini untuk langkah proses   optimasinya   menggunakan   proses   GA   ( Algoritma Genetic )   pada   Matlab,   dengan   tujuan   untuk   memperoleh posisi dan ukuran yang tepat pada DG dan kapasitor untuk mengurangi   rugi-rugi   daya   dan   memperbaiki   profil tegangan.   Dalam   percobaan   sistem   75   bus   ini   dibatasi dengan   5   penempatan   dari   DG   dan   kapasitor.   Penentuan tempat  dan  kapasitas  dibangkitkan  secara  acak  oleh  GA, dimana kapasitas maksimal yang digunakan DG sebesar 50 KW dan kapasitas maksimal kapasitor sebesar 100 Kvar. Dalam proses GA untuk penempatan serta ukuran dari DG dan kapasitor menggunakan secara acak atau random .
Dari   hasil  optimasi   diatas   dapat   diketahui   posisi   atau penempatan   dari   DG   dan   kapasitor   terdapat   pada   bus   3 dengan ukuran 4 KW dan 23 Kvar, bus 49 dengan ukuran 46 KW dn 15 Kvar, bus 51 dengan ukuran 41 KW dan 54 Kvar, bus 64 dengan ukuran 50 KW dan 8 Kvar serta pada bus 70 dengan ukuran 22 KW dan 11 Kvar.
Dapat   kita   lihat   akibat   adanya   penempatan   DG   dan kapasitor ini dianggap mampu memperbaiki nilai total rugi- rugi   daya   baik   dari   daya   aktif   maupun   daya   reaktif dibandingkan pada saat sebelum penempatan dari DG dan kapasitor.   Adapun   nilai   rugi-rugi   daya   aktif   sebelum penempatan dari DG dan kapasitor adalah sebesar 657.3084 kW dan nilai rugi-rugi daya reaktif adalah sebesar 663.7226 kVAr.
Namun setelah adanya optimasi penempatan dan ukuran dari   DG   dan   kapasitor,   rugi-rugi   daya   sebesar   600.9546 kW pada daya aktif serta 605.4042 kVAr pada daya reaktif, hal ini dapat disimpulkan bahwa optimasi penempatan DG
dan kapasitor mampu menurunkan nilai total rugi-rugi daya sebesar 56.3538 kW pada daya aktif serta menurunkan nilai total   rugi-rugi   daya   reaktif   sebesar   58.3184   kVAr.   Perlu diketahui  bahwa  setiap  nilai  total  rugi-rugi  daya tersebut dipengaruhi   oleh   penempatan   serta   ukuran   dari   DG   dan kapasitor   yang   optimal.  Misalnya   pada   bus   1  ke   bus  21 sebelum penempatan DG dan kapasitor nilai rugi-rugi daya aktif   sebesar   309.1736   kW,   setelah   adanya   optimasi penempatan DG dan kapasitor menurun  menjadi 283.4700 kW dan pada bus 49 ke bus 51 mengalami penurunan dari 3.4554 kW menjadi 3.1769 kW. Dari data tersebut terdapat perbedaan juga dimana pada bus 26 ke bus 27 mengalami penurunan   nilai   rugi-rugi   daya   aktif   dari   16.3388   kW menjadi 14.8160 kW.
Gambar 5. Perbandingan Rugi Daya Aktif
Untuk   daya   reaktif   pada   bus   1   ke   bus   21   sebelum penempatan   DG   dan   kapasitor   sebesar   282.7163   kVAr, kemudian   setelah   adanya   optimasi   penempatan   DG   dan kapasitor menurun   menjadi 259.2123 kVAr dan pada bus 49   ke   bus   51   mengalami   penurunan   dari   2.9814   kVAr menjadi 2.7411 kVAr. Jika disimpulkan ini tergolong baik karena   dengan   adanya   penambahan   DG   dan   kapasitor mampu   memperbaiki   nilai   rugi-rugi   daya   aktif   dan   daya reaktif yang ada.
Gambar 6. Perbandingan Rugi Daya Reaktif
Gambar 7. Perbandingan Profil Tegangan
Dapat diliat pada bus 21 dimana nilai tegangan sebelum adanya penempatan dari DG dan kapasitor sebesar  0.9150 pu, kemudian setelah adanya penempatan dan ukuran dari DG dan kapasitor berubah menjadi 0.9178 pu. Misal pada bus   60   juga   mengalami   perbaikan   profil   tegangan   dari 0.8454 pu menjadi 0.8523 pu.
Perbandingan   Hasil   Data   Penempatan   DG   dan Kapasitor Secara Acak dengan yang Optimal
Pada   analisis   percobaan   pada   sistem   75   bus   dengan penambahan   DG   dan   kapasitor   secara   acak,   yang ditempatkan pada bus 5, 23, 38, 58 dan 73 dengan tujuan untuk   membandingkan   hasil   dengan   penempatan   yang sudah dioptimalkan dengan metode GA.  Didapatkan total rugi daya aktif sebesar 610.5446 kW dan rugi daya reaktif sebesar   616.067   kVAr.   Sedangkan   hasil   percobaan menggunakan GA didapatkan total rugi daya aktif 600.9546 kW   dan   rugi   daya   reaktif   sebesar   605.4042   kVAr.   Pada penempatan secara acak di saluran bus 1 ke 21 dihasilkan 284.6849   kW   dan   260.3233   kVAr   dan   percobaan   yang menggunakan GA dihasilkan 283.4700 kW dan 259.2123 kVAr.
Didapatkan profil tegangan dengan penempatan secara acak   pada   bus   75   sebesar   0.8487   pu   sedangkan   dengan menggunakan   percobaan   metode   GA   dihasilkan   profil tegangan   sebesar   0.8497   pu.   Dari   hasil   tersebut   dapat diartikan bahwa hasil optimasi menggunakan metode GA adalah hasil yang paling optimal karena nilai total rugi-rugi daya dan rugi-rugi salurannya lebih kecil.
Gambar 8. Perbandingan Rugi Daya Aktif
Gambar 9. Perbandingan Rugi Daya Reaktif

## Gambar 10. Perbandingan Profil Tegangan

## Perbandingan   Hasil   Data   Penempatan   DG   dan Kapasitor
Pada   analisa   kali   ini   dibandingkan   hasil   data penempatan dari DG dan kapasitor yang ditempatkan secara bersama   dengan   penempatan   DG   dan   kapasitor   yang ditempatkan secara terpisah serta dengan penempatan dan ukuran   yang   sudah   menggunakan   metode   optimasi   GA. Dihasilkan total rugi daya aktif dengan menambahkan DG sebesar  611.6429 kW, dengan kapasitor sebesar 646.5047 kW serta dengan menambahkan DG dan kapasitor secara bersama sebesar 600.9546 kW. Sedangkan total rugi daya reaktif   dengan   DG   dihasilkan   sebesar   616.5044   kVAr, dengan   kapasitor   sebesar   652.5903   kVAr   serta menempatkan DG dan kapasitor sebesar 605.4042 kVAr. Untuk   hasil   profil   tegangan   dihasilkan   dengan menempatkan DG pada bus 72 sebesar  0.8456 pu, dengan kapasitor   dihasilkan   0.8483   pu   serta   dengan menggabungkan   DG   dan   kapasitor   dihasilkan   sebesar 0.8502 pu.
Begitu juga pada bus 21 dengan menggabungkan DG dan kapasitor menghasilkan profil tegangan yang lebih baik yakni 0.9178 pu. Dari hasil tersebut dapat diartikan bahwa dengan   menggabungkan   DG   dan   kapasitor   lebih   optimal karena nilai total rugi-rugi daya dan rugi-rugi saluran lebih kecil, selain itu profil tegangannya juga lebih baik.
Gambar 11. Perbandingan Rugi Daya Aktif
Gambar 12. Perbandingan Rugi Daya Reaktif
Gambar 13. Perbandingan Profil Tegangan

## KESIMPULAN
Kesimpulan dari pengujian dan analisis data yang telah dilakukan adalah :
1.  Dengan   menggunakan   optimasi Genentic   Algorithm (GA) didapat penempatan dan ukuran yang optimal dari DG dan kapasitor yakni pada bus 3, 49, 51, 64 dan 70 dengan ukuran DG sebesar 4, 46, 41, 50 dan 22 kW serta ukuran kapasitor sebesar 23, 15, 54, 8 dan 11 kVAr. 2. Setelah dilakukan optimasi menggunakan GA (Genetic Algoritm )   didapat   nilai   total   rugi-rugi   daya   sebesar 600.9546   kW   pada   daya   aktif   dan   daya   reaktif   sebesar 605.4042 kVAr   dengan  5 penempatan  DG  dan  kapasitor pada   bus.   Sedangkan   sebelum   penempatan   DG   dan kapasitor   terdapat   nilai   total   rugi-rugi   daya   sebesar 657.3084   kW   pada   daya   aktif   dan   daya   reaktif   sebesar 663.7226   kVAr.   Hal   ini   membuktikan   dengan   adanya penempatan   DG   dan   kapasitor   dapat   memperbaiki   daya aktif dan daya reaktifnya.
3.  Terdapat   perbaikan   profil   tegangan   disetiap   busnya setelah   adanya   penempatan   dari   DG   dan   kapasitor dibandingkan   sebelum   adanya   penempatan   dari   DG   dan kapasitor.   Pada   bus   60   mengalami   perbaikan   profil tegangan dari 0.8454 p.u menjadi 0.8523 p.u.

## SARAN
Beberapa   saran   yang   dapat   dipertimbangkan   untuk pengembangan penelitian selanjutnya adalah:
1.   Aplikasi penempatan DG ( Distributed Generation ) dan penentuan kapasitas DG ( Distributed Generation ) dapat di optimalkan pada sistem jaringan lain.
2. Dengan   penambahan   jumlah   variabel   dapat mengoptimalkan   nilai   dan   meningkatkan   ketelitian   GA
( Genetic Algoritm ).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Muntowifah,   Siti.   2014.   Optimasi   Penempatan
Distributed Generation (DG) Pada Jaringan Distribusi Sistem Radial Menggunakan GA ( Genetic Algoritm ) Di Penyulang Watu Ulo Jember. Jember. Universitas Jember.
[2] Zad, B. Bakhshideh. 2015. Optimal Reactive Power Control   Of   Dgs   For   Voltage   Regulation   Of   MV Distribution   Systems   Using   Sensitivity   Analysis Method And PSO Algorithm.
[3] Mohammad   H.   Moradi.   2014.   An   Efficient   Hybrid Method For Solving The Optimal Sitting And Sizing Problem   Of   DG   And   Shunt   Capacitor   Banks Simultaneously   Based   On   Imperialist   Competitive Algorithm   And   Genetic   Algorithm.   Jurnal   Volume 101-111.